# mlops

125개의 포스트

MLOps의 구성요소

MLOps의 3대 구성 요소 데이터 모델 서빙 데이터의 3대 기능과 오픈소스 데이터 수집 파이프라인 Sqoop, Flume, Kafka, Flink, Spark Streaming, Airflow 데이터 저장 MySQL, Hadoop Amazon S3

약 12시간 전
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MLOps 개념 정리

- Machine Learning 의 'ML'과 DevOps 의 합성어 - DevOps 나 DataOps 와 유사하게 MLOps 는 일련의 과정을 자동화하고 생산 모델의 품질을 개선 - 사업적 요소와 규제 등의 요구 사항에 대한 대응 역할도 맡음

약 16시간 전
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[DevOps] CI/CD

CI/CD 는 애플리케이션 개발 단계를 자동화하여 짧은 주기로 서비스를 제공하는 방법임지속적인 통합, 지속적인 배포, 지속적인 서비스 제공으로 이루어지는데 이는 새로운 코드 통합으로 인해 개발 및 운영팀에 발생하는 문제를 해결해 줄 수 있음애플리케이션 개발에 지속적인

어제
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4.Transformers

We talk about the successes of transfer learning and the Transformer architecture,

3일 전
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(MLOps-4) kubernetes 정리 - 2

Pod는 kubernetes에서 관리하는 가장 작은 배포 단위이다.컨테이너를 만드는 docker와는 다르게 kubernetes는 pod을 생성하고 pod은 한 개 이상의 컨테이너를 포함한다.Pod을 생성하면 minikube cluster안에 pod이 생기고 pod안에

2022년 5월 11일
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(MLOps-3) kubernetes 정리 - 1

kubernetes는 컨테이너화된 워크로드와 서비스를 관리하기 위한 이식성이 있고 확장가능한 오픈소스 플랫폼이다.다수의 서버가 있고 이 서버들에서 docker를 사용하게 되면 어떤 서버에 컨테이너를 생성하는 것이 맞을까에 대한 고민을 해야 하는데, 이를 쉽게해주는 or

2022년 5월 9일
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3. RNNs

📌

2022년 5월 8일
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(MLOps-2) docker 정리

docker는 containerization(container화 하는 기술)을 할 수 있게 해주는 소프트웨어이다.docker의 slogan은 Build Once, Run Anywhere로 어디에서나 동일한 실행 결과를 보장한다.image는 container 실행에 필요

2022년 5월 5일
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2B. Computer Vision

Full Stack Deep Learning 강의를 듣고 정리한 내용입니다.

2022년 5월 4일
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(MLOps-1) Github repository 구축

window 10과 mac에서 번갈아가며 프로젝트를 진행할 것이기 때문에, github repository를 만들고 이를 통해 code를 공유하려한다. 원래 생각은 aws나 gcp free tier에서 linux 서버를 구축해서 ssh로 접속해서 진행하려 했으나, f

2022년 5월 4일
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[MLOps] [번역] Continuous delivery and automation pipelines in machine learning (5) MLOps level 1: ML pipeline automation

안녕하세요! 선한 데이터 과학자를 꿈꾸는 헤일리입니다! 어제는 올리지 못했지만, 이어서 MLOps 관련하여 Google에서 2019년에 Best Practice 소개 목적으로 작성한 MLOps: Continuous delivery and automation pipeli

2022년 5월 1일
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MLOps 엔지니어가 되고 싶어연

MLOps는 ML + Ops의 합성어로 ML model 배포와 운영 및 유지해주는 작업을 의미하며 주된 목표는 다음과 같다고 생각한다.ML model들이 빠르고 안정적으로 개발되도록 하는 것ML model들이 빠르고 안정적으로 serving되도록 하는 것MLOps en

2022년 5월 1일
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[MLOps] [번역] Continuous delivery and automation pipelines in machine learning (4) MLOps level 0: Manual process

안녕하세요! 선한 데이터 사이언티스트를 꿈꾸는 Hayley 에요~! 👱‍♀️저는 Google ☁ Cloud Architecture Center에서 작성한 Continuous delivery and automation pipelines in machine learnin

2022년 4월 28일
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[MLOps] [번역] Continuous delivery and automation pipelines in machine learning (3) Data Science Steps for ML

안녕하세요! 선한 데이터 사이언티스트를 꿈꾸는 Hayley 입니다~! 😊오늘은 어제에 이어서, Google Cloud Architecture Center에서 작성한 Continuous delivery and automation pipelines in machine l

2022년 4월 27일
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[MLOps] [번역] Continuous delivery and automation pipelines in machine learning (2) DevOps vs. MLOps

안녕하세요! 선한 데이터 사이언티스트를 꿈꾸는 Hayley 입니다~! 😊오늘은 어제에 이어서, Google Cloud Architecture Center에서 작성한 Continuous delivery and automation pipelines in machine l

2022년 4월 27일
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[MLOps] [번역] Continuous delivery and automation pipelines in machine learning (1) 도입

안녕하세요, 저는 선한 데이터 과학자를 꿈꾸는 Hayley 입니다. 오늘은 그동안 계속 찬찬히 읽어봐야지 했었던, Google Cloud Architecture Center에서 소개한 MLOps의 3가지 성숙단계에 대한 글을 번역해보려 합니다.

2022년 4월 27일
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MLOps에 대하여 알아보자

현직자와의 대화에서 MLOps에 대한 이야기가 나와 궁금하던 차에 직무탐색을 위한 과정에서도 자주 발견되어 한번 알아보려 한다.운영환경에서 머신러닝을 안정적이고 효율적으로 배포하고 유지 관리하는 것을 목표로 하는 방법론이며, 이는 DevOps에서 파생되었다.단순히 ML

2022년 4월 26일
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[MLOps] MLFlow with Docker

- 개발 단계의 모델 개발 및 학습 시, 모델 형상 관리 - 학습 단계의 모델과 매개변수에 따른 정확도 추적 - 운영 단계의 매개변수와 학습 결과 가중치 등의 아티팩트 형상 관리 - 프로젝트의 여러 모델 비교, 분석, 관리 등의 기록

2022년 4월 26일
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[MLOps] 🍱 BentoML - 2 : kogpt2 with transformers!

😎 오늘은 간단히 kogpt2 모델을 BentoML로 서빙해보도록 하겠습니다!

2022년 4월 19일
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